Masashi sugiyama (165 risultati)
Dataset Shift in Machine Learning (Neural Information Processing series)
Quinonero-Candela, Joaquin; Sugiyama, Masashi; Schwaighofer, Anton; Lawrence, Neil D.
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Hardcover. Condizione: Near Fine. Condizione sovraccoperta: Near Fine. 1st Edition. Date on copy right is 2009 and has "1" on the number line. Interior pages are clean and bright; binding is firm - no loose pages. There are no tears, writing or folds on inside pages. . This NOT an Ex-lib; A remainder- mark on bottom edge. DJ bri…ght and clean with light shelf wear. Not price clipped .
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Softcover. Condizione: As New. Leichte Kratzer / Abnutzungen / Druckstellen. This volume provides an overview of recent efforts in the machine learning community to address dataset and covariate shift, which occur when training and test inputs and outputs have differing distributions. Dataset shift is a prevalent issue in predic…tive modeling, arising when the joint distribution of inputs and outputs varies between training and testing phases. Covariate shift, a specific instance of dataset shift, happens when only the input distribution changes. This problem is common in practical applications, influenced by factors such as experimental design bias and the unreliability of testing conditions during training. For example, email spam filters may struggle to identify new spam forms that differ from the training data. Despite its significance, dataset shift has historically received limited attention compared to related topics like semi-supervised and active learning. The chapters in this volume provide a mathematical and philosophical introduction to the issue, contextualize dataset shift within transfer learning, transduction, local learning, active learning, and semi-supervised learning, and present theoretical perspectives, including decision-theoretic and Bayesian views. Additionally, algorithms for addressing covariate shift are discussed.
Dataset Shift in Machine Learning
Quinonero-candela, Joaquin (EDT); Sugiyama, Masashi (EDT); Schwaighofer, Anton (EDT); Lawrence, Neil D. (EDT)
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Dataset Shift in Machine Learning (Neural Information Processing Series)
Joaquin Quinonero Candela; Masashi Sugiyama; Anton Schwaighofer; Neil D. Lawrence
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Dataset Shift in Machine Learning
Quinonero-candela, Joaquin (EDT); Sugiyama, Masashi (EDT); Schwaighofer, Anton (EDT); Lawrence, Neil D. (EDT)
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Machine Learning from Weak Supervision: An Empirical Risk Minimization Approach (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Sugiyama, Masashi,Bao, Han,Ishida, Takashi,Lu, Nan,Sakai, Tomoya
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Editore: Chapman and Hall/CRC 2015
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Libro 10 di 15. Libro 10 di 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Editore: Chapman and Hall/CRC 2015
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Libro 10 di 15. Libro 10 di 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Machine Learning from Weak Supervision: An Empirical Risk Minimization Approach (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Sugiyama, Masashi,Bao, Han,Ishida, Takashi,Lu, Nan,Sakai, Tomoya
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Trade paperback. Condizione: New in new dust jacket. First edition. INTERNATIONAL EDITION. ***INTERNATIONAL EDITION*** Read carefully before purchase: This book is the international edition in mint condition with the different ISBN and book cover design, the major content is printed in full English as same as the original North…American edition. The book printed in black and white, generally send in twenty-four hours after the order confirmed. All shipments contain tracking numbers. Great professional textbook selling experience and expedite shipping service. Trade paperback (US). Glued binding. Contains: Illustrations, black & white. Audience: General/trade.
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Editore: Chapman and Hall/CRC 2020
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Libro 10 di 15. Libro 10 di 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno UnitoRarewaves.com USA
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Paperback. Condizione: New. Machine learning is an interdisciplinary field of science and engineering that studies mathematical theories and practical applications of systems that learn. This book introduces theories, methods and applications of density ratio estimation, which is a newly emerging paradigm in the machine learning… community. Various machine learning problems such as non-stationarity adaptation, outlier detection, dimensionality reduction, independent component analysis, clustering, classification and conditional density estimation can be systematically solved via the estimation of probability density ratios. The authors offer a comprehensive introduction of various density ratio estimators including methods via density estimation, moment matching, probabilistic classification, density fitting and density ratio fitting, as well as describing how these can be applied to machine learning. The book provides mathematical theories for density ratio estimation including parametric and non-parametric convergence analysis and numerical stability analysis to complete the first and definitive treatment of the entire framework of density ratio estimation in machine learning.
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno UnitoRarewaves.com USA
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Paperback. Condizione: New. Variational Bayesian learning is one of the most popular methods in machine learning. Designed for researchers and graduate students in machine learning, this book summarizes recent developments in the non-asymptotic and asymptotic theory of variational Bayesian learning and suggests how this theory c…an be applied in practice. The authors begin by developing a basic framework with a focus on conjugacy, which enables the reader to derive tractable algorithms. Next, it summarizes non-asymptotic theory, which, although limited in application to bilinear models, precisely describes the behavior of the variational Bayesian solution and reveals its sparsity inducing mechanism. Finally, the text summarizes asymptotic theory, which reveals phase transition phenomena depending on the prior setting, thus providing suggestions on how to set hyperparameters for particular purposes. Detailed derivations allow readers to follow along without prior knowledge of the mathematical techniques specific to Bayesian learning.
Dataset Shift in Machine Learning
Quinonero-candela, Joaquin (EDT); Sugiyama, Masashi (EDT); Schwaighofer, Anton (EDT); Lawrence, Neil D. (EDT)
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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Condizione: New.
Variational Bayesian Learning Theory
Nakajima, Shinichi Shinichi Nakajima, Kazuho Watanabe, Masashi Sugiyama,
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Da: Chiron Media, Wallingford, Regno UnitoChiron Media
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EUR 49,64
EUR 17,98 spedizioneSpedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
paperback. Condizione: New.
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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EUR 54,62
EUR 13,91 spedizioneSpedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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